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Enregistrement W2971545674 · doi:10.14745/ccdr.v45i09a03

Shiga toxin–producing Escherichia coli in British Columbia, 2011–2017: Analysis to inform exclusion guidelines

2019· article· en· W2971545674 sur OpenAlexaffvenueabout
K Noftall, Marsha Taylor, Linda Hoang, Eleni Galanis

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTX2Shiga toxinSerotypeEpidemiologyIncidence (geometry)DiarrheaBloody diarrheaMedicineEscherichia coliMicrobiologyVirologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: O157:H7 was the most common serotype detected in the 1980s to 1990s, but improvements in laboratory methods have led to increased detection of non-O157 STEC. Non-O157 STEC producing only Stx1 tend to cause milder clinical illness. Exclusion guidelines restrict return to high-risk work or settings for STEC cases, but most do not differentiate between STEC serogroups and Stx type. OBJECTIVE: To analyze British Columbia (BC) laboratory and surveillance data to inform the BC STEC exclusion guideline. METHODS: For all STEC cases reported in BC in 2011-2017, laboratory and epidemiological data were obtained through provincial laboratory and reportable disease electronic systems, respectively. Incidence was measured for all STEC combined as well as by serogroup. Associations were measured between serogroups, Stx types and clinical outcomes. RESULTS: Over the seven year period, 984 cases of STEC were reported. A decrease in O157 incidence was observed, while non-O157 rates increased. The O157 serogroup was significantly associated with Stx2. Significant associations were observed between Stx2 and bloody diarrhea, hospitalization and HUS. CONCLUSION: The epidemiology of STEC has changed in BC as laboratories increasingly distinguish between O157 and non-O157 cases and identify Stx type. It appears that non-O157 cases with Stx1 are less severe than O157 cases with Stx2. The BC STEC exclusion guidelines were updated as a result of this analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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